Segmentation et classification de mots en reconnaissance optique de textes manuscrits

par Thierry Paquet

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Yves Lecourtier.

Soutenue en 1992

à Rouen .


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce mémoire abordent les différentes étapes nécessaires à la réalisation d'un logiciel de reconnaissance optique de texte manuscrit provenant d'un scripteur quelconque, dans le cadre d'une application à vocabulaire limité : la lecture automatique des montants littéraux présents sur des chèques bancaires ou postaux. La localisation des mots dans l'image binarisée, première étape du traitement, est réalisée par une méthode d'analyse descendante. De cette façon, il est possible de déterminer au cours du traitement des paramètres utiles pour les traitements suivants : hauteur des corps de ligne, positions des lignes de base, positions des extensions des corps de ligne. Un modèle structurel global des mots manuscrits cursifs constitué des particularités locales rencontrées dans le mot autour de l'axe médian est proposé. Celui-ci constitue une alternative au modèle analytique en lettres séparées généralement utilisé. L'extraction des caractéristiques dans l'image du mot est effectué par un algorithme de suivi de trait qui permet l'étiquetage direct des éléments caractéristiques selon le modèle envisagé lors dans la progression dans le trait vu comme un graphe de zones. La discrimination des 30 mots du vocabulaire étudié s'effectue en deux étapes. Un critère d'aspect prenant en compte les extensions du corps de ligne et la longueur du mot permet tout d'abord de rejeter les mots du dictionnaire d'aspects fondamentalement différents. Les candidats retenus sont ensuite classés en évaluant une distance d'édition entre le graphe de traits extraits et les graphes de référence des mots candidats codés en chaîne de graphèmes. L'utilisation de règles de substitution étendues permet la prise en compte de configurations proches et notamment des liaisons entre lettres. Les résultats présentés, issus de tests effectués sur des données de laboratoire et d'images de chèques, laissent augurer de bonnes performances sur des bases de données importantes par la mise en place d'une stratégie de lecture qui n'est pas envisagée dans ce travail

  • Titre traduit

    Word segmentation and classification for off-line handwriting recognition


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  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 92/ROUE/S007
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